【摘要】：目的針對(duì)現(xiàn)有的跨場(chǎng)景服裝檢索框架在服裝軀干部分檢索問(wèn)題上,因服裝款式識(shí)別優(yōu)化存在服裝信息丟失和跨場(chǎng)景款式識(shí)別的問(wèn)題,提出一種新的服裝分割方法和基于跨域字典學(xué)習(xí)的服裝款式識(shí)別。方法首先,提出基于超像素融合和姿態(tài)估計(jì)相結(jié)合的方法分割出完整的服裝,用完整的服裝進(jìn)行檢索可以最大限度地保留服裝信息。然后,在服裝款式識(shí)別時(shí),通過(guò)學(xué)習(xí)服裝商品數(shù)據(jù)集與日常服裝圖像數(shù)據(jù)的中間數(shù)據(jù)集字典,使其逐漸適應(yīng)日常服裝圖像數(shù)據(jù)的方式,調(diào)節(jié)字典的適應(yīng)性,進(jìn)而提高不同場(chǎng)景下的服裝款式識(shí)別的準(zhǔn)確性。另外,由于目前國(guó)際缺少細(xì)粒度標(biāo)注的大型服裝數(shù)據(jù)庫(kù),本文構(gòu)建了2個(gè)細(xì)粒度標(biāo)注的服裝數(shù)據(jù)庫(kù)。結(jié)果在公認(rèn)的Fashionista服裝數(shù)據(jù)集及本文構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)上驗(yàn)證本文方法并與目前國(guó)際上流行的方法進(jìn)行對(duì)比,本文方法在上下裝檢索中精度達(dá)到62.1%和63.4%,本文方法在服裝分割、款式識(shí)別,檢索方面的準(zhǔn)確度要優(yōu)于當(dāng)前前沿的方法。結(jié)論針對(duì)現(xiàn)有的跨場(chǎng)景服裝檢索框架分割服裝不準(zhǔn)確的問(wèn)題,提出一種新的層次服裝過(guò)分割融合方法及域自適應(yīng)跨域服裝款式識(shí)別方法,保證了服裝的完整性,提高了跨場(chǎng)景服裝檢索及款式識(shí)別的精度,適用于日常服裝檢索。
【圖文】：

Vol．22，No．3，March2017360圖1跨域服裝檢索及款式識(shí)別的流程圖Fig.1Thewholeframeworkofthecross-sceniroclothingretrievalandrecognitionsystemPr等人［1］使用人體姿態(tài)估計(jì)［7］得到人體區(qū)域，并且通過(guò)兩步稀疏化編碼實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景服裝檢索;隨后，又提出了一個(gè)服裝推薦系統(tǒng)“MagicCloset”［2］，引入了服裝的中間屬性特征，通過(guò)潛在支持向量機(jī)(latentSVM)訓(xùn)練分類器，得到服裝推薦排序。Fu等人［3］在文獻(xiàn)［1］的基礎(chǔ)上，利用稀疏編碼過(guò)濾背景，提出了保留語(yǔ)義的視覺(jué)短語(yǔ)，用倒排索引提高檢索效率。跟其他方法不同，本文利用分割出來(lái)的完整的服裝做檢索。因?yàn)椋粘Ｉ钪腥藗冴P(guān)注服裝的時(shí)候，通常先注意到服裝的整體，然后才是細(xì)節(jié)。所以，準(zhǔn)確分割出服裝區(qū)域?qū)Ψb檢索是非常重要的。將超像素和人體姿態(tài)估計(jì)結(jié)合是目前主流的服裝分割方法，然而由于服裝的多變性和復(fù)雜的背景，簡(jiǎn)單的過(guò)分割很難達(dá)到好的分割效果。因此，本文提出一種由粗到細(xì)的超像素分割方法來(lái)精確地分割服裝。Kalantidis等人［5］從服裝解析的角度出發(fā)，提出一種新的服裝檢索方法。通過(guò)，姿態(tài)估計(jì)指導(dǎo)服裝分割，得到的人體分布的priorprobabilitygraph，然后，通過(guò)局部敏感哈希(localitysensitiveHashing)標(biāo)注服裝像素，解析區(qū)域。在檢索前先將服裝分類是一個(gè)革命性的創(chuàng)新。Chen等人［4］提出基于人體姿態(tài)的特征提取方法，通過(guò)姿態(tài)估計(jì)和應(yīng)用條件隨機(jī)場(chǎng)(conditionalrandomfield)來(lái)計(jì)算服裝的語(yǔ)義屬性。Di等人［6］提出細(xì)粒度服裝款式識(shí)別和檢索系統(tǒng)。但是，這些都是在同一個(gè)場(chǎng)景內(nèi)檢索和款式識(shí)別，并不適用跨場(chǎng)的服裝檢索。本文提出基于域自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)方法，通過(guò)對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)集的不斷學(xué)習(xí)優(yōu)化源數(shù)據(jù)集，消

第22卷/第3期/2017年3月李宗民，李妍特，劉玉杰，李華/結(jié)合層次分割和跨域字典學(xué)習(xí)的服裝檢索361挎包。最后，通過(guò)學(xué)習(xí)E-SVM(exemplar-SVM)［8］來(lái)優(yōu)化分割結(jié)果。圖2服裝分割的流程Fig.2Theintroductionofclothingsegmentation((a)coarseover-segmentation;(b)fineover-segmentation;(c)mergenceofhierarchicalsuperpixels)2．1人體姿態(tài)估計(jì)在服裝檢索及款式識(shí)別中，第1步就是要確定服裝位置［1，4］。本文利用姿態(tài)估計(jì)方法［7］確定服裝位置。在線下學(xué)習(xí)了上身和下身的模型，上身模型19片，下身模型11片。圖3展示了2個(gè)人體姿態(tài)估計(jì)結(jié)果。圖3人體姿態(tài)估計(jì)Fig.3Poseestimation對(duì)于一幅圖像I，在上身提取Nu=19個(gè)局部面片，下身Nl=11個(gè)局部面片，上下身面片分別記為PU={pu1，…，pu19};PL={pL1，…，，pL11}。面片的順序是固定的，例如:上身第1個(gè)面片是額頭的位置;下身最后一個(gè)面片是左腳踝。2．2服裝分割步驟從復(fù)雜的背景分割出服裝是精確服裝檢索的關(guān)鍵步驟。為了能快速分割出服裝圖像，首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，生成超像素塊。由于服裝圖像相對(duì)復(fù)雜，粗的過(guò)分割會(huì)導(dǎo)致超像素塊過(guò)小，很難通過(guò)姿態(tài)估計(jì)獲得完整的服裝。而細(xì)的過(guò)分割，容易導(dǎo)致服裝區(qū)域和背景的錯(cuò)分。為了克服以上缺陷，本文用基于圖論的方法［9］進(jìn)行由粗到細(xì)的過(guò)分割，準(zhǔn)確地預(yù)處理圖像，得到相對(duì)整齊的超像素圖像Sinit={s1，…，sk}。其中，si代表第i個(gè)超像素。盡管如此，實(shí)驗(yàn)中還發(fā)現(xiàn)，在分割過(guò)程中無(wú)論閾值函數(shù)以及超像素尺度設(shè)置的多寬泛，依然會(huì)存在不理想的分割區(qū)域，特別是不相鄰的服裝超像素，更是無(wú)法得到完整服裝區(qū)域。所以，對(duì)超
【作者單位】： 中國(guó)石油大學(xué)(華東)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61379106) 山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(ZR2009GL014,ZR2013FM036,ZR2015FM011) 山東省中青年科學(xué)家獎(jiǎng)勵(lì)基金項(xiàng)目(BS2010DX037) 中央高校基金科研基金目(13CX06007A,14CX06010A,14CX06012A) 浙江大學(xué)CAD&CG國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(A1315)~~
【分類號(hào)】：TP391.41

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